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龙图腾网获悉湖北省国土测绘院申请的专利基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119805401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510097096.6，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法及系统是由王兴文;华辉;黄虎文;梁剑芳;邵泽兴;袁惠煜;曹博文设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法及系统，首先设置探地雷达的发射天线和接收天线，通过发射天线发射雷达信号，通过接收天线接收探地雷达探测时的回波信号，生成地下管线目标探测图P1；然后利用神经网络，获得高分辨率地下管线目标探测图；本发明设计的前端调理电路，能够根据需求将信号放大或衰减到合适的范围。在面对高频回波信号上，本发明设计了高速数据采集系统，以FPGA和两片国产高速ADC为基础设计了高速数据采集电路。本发明进一步设计了一种神经网络构架，能够实现高效且快速的多尺度特征整合，实现高性能的地下管线轮廓提取，有效解决了现有技术中探测精确度问题。

本发明授权基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：设置探地雷达的发射天线和接收天线，通过发射天线发射雷达信号，通过接收天线接收探地雷达探测时的回波信号，生成地下管线目标探测图； 步骤2：将所述地下管线目标探测图输入神经网络，获得高分辨率地下管线目标探测图； 所述神经网络由特征提取子网络和特征融合子网络组成； 所述特征提取子网络，由顺序连接的第一下采样层、第二下采样层和第三下采样层组成，用于将输入的依次下采样获得不同尺寸的层次化图像特征；由于输入特征中不同数量的特征通道，首先对每个输入特征应用降维卷积层，将特征通道数压缩到预审的大小，表示具有核大小和输出通道的卷积层；然后将降维后的特征输入注意力卷积层，在空间维度生成注意力图；所述为低分辨率粗探测图，记为；所述特征融合子网络，由第一上采样操作层、第一融合层、第一特征融合解码器、第二上采样操作层、第二融合层、第二特征融合解码器、第三上采样操作层、第三融合层和第三特征融合解码器组成，用于将通过第一上采样操作层上采样处理后，与所述、通过第一融合层逐像素相加后输入第一特征融合解码器处理，输出；然后将通过第二上采样操作层上采样处理后与所述、通过第二融合层逐像素相加后输入所述第二特征融合解码器处理，输出；最后将通过第三上采样操作层上采样处理后与所述、通过第三融合层逐像素相加后输入所述第三特征融合解码器处理，获得高分辨率地下管线目标探测图； 所述特征融合解码器，由并行设置的两个分支组成；第一分支由顺序连接的降维卷积层、注意力卷积层、分类器组成；第二分支由顺利连接的降维卷积层、注意力卷积层、上采样层、分类器组成；其中，第一分支的注意力卷积层输出与第二分支的上采样层逐像素相加后输入第一分支的分类器中；高分辨率特征图经第一分支处理后输出高分辨率细节图，低分辨率特征图经第二分支处理后输出低分辨率细节图；所述高分辨率细节图与所述低分辨率细节图逐像素相加后输出高分辨率预测图； 所述降维卷积层，由顺序连接的1×1卷积层、批归一化层、ReLU激活层、3×3卷积层、批归一化层、ReLU激活层组成；所述注意力卷积层，由顺序连接的均值池化层、第一3×3卷积层、Sigmoid激活层、第二3×3卷积层、批归一化层、ReLU激活层组成；其中，原始输入与所述Sigmoid激活层逐像素相乘后输入所述第二3×3卷积层，进行后续处理。

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